人工智慧效應：供應、需求和持續採納
- 蕭怡恩
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美國訊
電子供應鏈中一個不變方面是新興技術對市場的起伏產生的影響。隨著技術的週期和演進，它們在需求、供應、價格、交貨時間和製造營運中發揮著重要作用。
當然，這也取決於消費者的採用情況，但隨著企業將更先進的技術融入終端用戶產品，市場行為都會指向同一個方向，也就是需求增加的同時供應會減少。
生成式人工智慧：不斷演進的新興技術
生成式人工智慧（AI） 在當今的科技進步中扮演著主要參與者的角色。預計到 2032 年，生成式人工智慧將帶來 1.3 兆美元的成長，成為電子元件市場活動的主要驅動力，影響供應、需求、價格和交貨時間。
什麼是生成式人工智慧?
（一）、這個術語指的是識別現有內容中的模式和結構的算法以及模型。
（二）、其目的是基於現有內容（文字、圖像、影片、音頻和其他媒體）來創建新的內容。
（三）、其意圖是為終端用戶提供實時的自動化結果。
晶片製造廠商和企業不斷看到生成式人工智慧應用的成長，涵蓋了汽車、消費電子、能源、醫療保健等各個產業，並將其納入最終用戶產品中。這些產業應用人工智慧來實現各種用例，如客戶溝通、改進自動化和優化。
生成式人工智慧的「受歡迎程度」源於其可用性，這一點在晶片製造廠商和企業採用ChatGPT、DALL-E、Bard等聊天機器人程序時得以體現。這些程序依賴於自然語言處理（NLP） 等人工智慧技術，如語言模型 （LLM）、語音合成（SS） 和計算機視覺（CV），所有這些都創造出用戶友好且便捷的最終產品。
高效能晶片的需求
人工智慧的快速應用和持續演進，導致了對像GPUs 和 FPGAs這樣的高效能晶片的需求。列舉一個這些晶片應用的例子：
(一）、GPU 是專門的晶片，可以執行用於圖形和人工智慧任務的並行計算。
(二）、FPGA 是可重配置的晶片，可以定制用於特定的人工智慧任務。
在晶片製造廠商更新生產線以滿足持續需求的同時，企業們繼續開發最終產品以應用它們。在推動開發並促使需求成長的企業中，包括Nvidia、Google、Amazon 和 Microsoft，它們正在尋求更多的人工智慧應用市場機會。
儘管這些企業從這項技術中看到了營收成長，但要爭取到晶片製造廠商的生產支援也並非是沒有競爭的挑戰。
製造廠商根據新興技術的出現調整生產計畫
生產供應人工智慧應用的晶片伴隨著複雜的挑戰。雖然在最新的晶片速度基準測試中，Nvidia領先其他競爭對手，但像Google和Advanced Micro Devices這樣的競爭對手正在試圖開拓自己的市場。然而，生產高效能晶片的成本更高，因為設計和製造要求較高。隨著生成式人工智慧模型變得更加先進，晶片製造廠商必須進行調整。
目前，製造廠商正在將資源分配到研發和實施創新的製造技術上。在支援人工智慧和其他領域的發展之間取得平衡是棘手的，尤其考慮到Nvidia的領先地位。如今，Nvidia佔據了超過 70% 的人工智慧晶片銷售額，對其他企業來說是一個巨大的鴻溝需要彌合。
Nvidia知名度再廣也依舊無法滿足所有的需求，因此為其他製造廠商開辟了市佔的機會。同樣的投資和支援水平需要在人工智慧硬體和技術堆疊的所有其他部分中，包括發生人工智慧應用的資料中心中進行。這些中心包括從內存到互連、封裝和系統的各種組件。製造廠商是否能夠分配生產支援以滿足需求，這還有待觀察。
戰略型供應鏈的構建
在生成式人工智慧的蓬勃發展中，分銷商鼓勵製造廠商和企業從戰略性角度考慮如何獲得短期和長期所需的零組件。隨著生成式人工智慧的演進，市場將隨著需求的持續成長和隨時間管理供應的方式而變化。了解如何提前應對供應鏈風險，請立即聯繫Fusion Worldwide，與採購專家交談。
段標：作者：Fusion Worldwide 總裁 Tobey Gonnerman
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